Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
Cloudflare သည် ခွင့်မပြုသော AI ဒေတာ စက်ရုံကို တွန်းလှန်ရန် AI Labyrinth ကို စတင်မိတ်ဆက်ပြီဖြစ်သည်။
ဗုဒ္ဓလတ်နေ့တွင် Cloudflare သည် "AI Labyrinth" ဟူသောFeatures အသစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ယင်းသည် အတုအဆန်သော AI ကိုသုံး၍ အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းကို သက်သာစေရန် ရည်ရွယ်ထားပြီး ကပ်ရိုက်စကင်နာများကို အထားမထားသော အချက်အလက်များဖြင့် ရှောင်တခင် သို့ရည့်စေသည်။ ယင်းကိရိယာသည် AI အရာရှိများနှင့် ပြည့်စုံသော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် ဝက်ဘ်ဆိုက်များကို Crawling လုပ်သော AI ကုမ္ပဏီများကို အစွန်းထွင်ထားသည်။ 2009 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့သော Cloudflare သည် ဝက်ဘ်ဆိုက်ဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် လုံခြုံရေးဝန်ဆောင်မှုများကြောင့် အထင်ကရာဏဖြစ်သည်။ AI Labyrinth သည် စက်မှုတပံ့တိုက်မှုတို့ရဲ့ ထုတ်လုပ်မှုကို ပယ်ဖျက်ရန် အဘယ်ကြောင့် ပန်းထိုးသည်၊ ထိုကဲ့သို့သောပညာရှင်လူများ၏ လှည့်ပတ်မှုကို ကာကွယ်ရန် ဖလှယ်ခြင်းဟု ပုံဖော်ထားသည်။ ဒီကိရိယာသည် အပြုံးပျက်သည့်အချက်အလက်မျိုးများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ဝက်ဘ်ဆိုက်တွင် ပြန်ခန်းခြင်းမရှိခဲ့ဘူး၊ မဟုတ်ပါဘူး။ ရမီအချက်အလက်များကို ရရှိရန် ဖန်တီးထားသောပုံများကို အသစ်စွာထင်ရှားစေရန် ဒီမြေကောင်သည် AI Labyrinth တွင် တာဝန်ရှိသည်။ AI Labyrinth သည် မျိုးဆက်သစ်ဟု ခံစားကာသုတ်ပြုတ်များကို ရှောင်ရှားရန် AI ရဲ့ ပုံ အမှန်တမ်းချုပ်ရထားသည်။ အတုများစွာသောလင့်ခ်များကို အခြေအနေကို ရှေ့မိုး၍ ဤအဆက်မှဆက်သွယ်မှုရှိပြီး ထင်ရှားမှုများကို အကြိုးမပြုရရန် လုံလုံခြုံခြုံဆုံး ဖြစ်သည်။ AI ကြိုးစားခြင်း၏ အထွာအအကျဉ်းဝင်းသည် အထူးအရေးကြီးဖြစ်သည်၊ Cloudflare သည် AI bot များက နေ့စဉ် 50 ဘီလျံကျော် တိုင်ပင်မှုများ ပြုလုပ်ကြောင်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ပရိုက်ဖေးစာရင်းကို ဥပဒေ ဆောင်ရွက်မှုများ လုပ်ချက်များကြောင့် တိုက်ကြေးဖြစ်လာစေသည်။ AI Labyrinth ၏ ထုတ်လုပ်ရေးနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် ကောင်းမွန်မှုအပေါ် အသက်အရွယ်ရည်းစား အခြေအနေတစ်ခုပေါ်တွင် အပေါ်ယံပြောဆိုထားသော တိုးတက်မှုများ ရှိသည်။ Cloudflare သည် အသစ်သောကိစ္စကို သားချောင်းခြင်းများထဲ၌ အဝကြော်ငြာ ထည့်သွင်းခြင်း ခြားနားမှုကို သုံးကြောင်း သင်ယူကြသည်။
Brief news summary
ဗွီဒီယိုနေ့လေးမှာ Cloudflare က "AI Labyrinth" လို့ခေါ်တဲ့ အထူးသစ္စာပစ္စည်းကို အသိမ်းပြုစုထားပြီး၊ သတ်မှတ်နိုင်ခြင်းမရှိသော AI ဒေတာပေါင်းစည်းမှုကို ကာဂျဥ်လှွတ်ဖို့ ရည်ရွယ်ထားပါတယ်။ သာမာန်နည်းလမ်းတွေက ဘော့များကိုသာ ရုတ်သိမ်းပစ်ပြီမဟုတ်ဘူး၊ AI Labyrinth သည် အထူးသဖြင့် ChatGPT အဖြစ် သွင်လွှဲမှုခံယူသော ဒေတာများကို လိပ်စာပါရှိ ဆန့်ကျင်သော AI တီထွင်မှုဖြစ်သော မပါဝင်သော ဒေတာများဖြင့် တချို့ကို ရွှေ့ပြောင်းသည်မှာ Clever လှပါတယ်။ ဒီသစ်သစ်ပြီးတဲ့ ကြီးမားတဲ့ စနစ်က ဘော့များ၏ အရင်းအနှီးများကို ထိရောက်စွာ လျှော့ချပြီး အရေးကြီးသော ဝေဘ်ဆိုက်ဒေတာများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် မျှော်မှန်းထားပါသည်။ 2009 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့သော Cloudflare သည် ဝက်ဘ်အကာအကွယ်နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ဦးဆောင်သူ ဖြစ်ပြီး DDoS ကာကွယ်ရေးပါဝင်သော နည်းလမ်းများ လျှောက်ထားမည့် ရေရှည်နည်းနည်းများကို ပေးထားပါသည်။ AI Labyrinth သည် ဘော့များ၏ လမ်းညွှန်မဟုတ်သော ကာယ virtual data များကို သက်သေပြုရောဂါထားညီနောင်စေသည်။ စစ်မှန်သော ထူထက်သို့ကာကွယ်နိုင်သောပစ္စည်းများမှ লীগေပးရမည်ကို သက်သေပြုသည်။ "နောက်ထပ်မျိုးဆက် honeypot" ဟု အမြဲပြောဆိုခဲ့သည့် AI Labyrinth သည် ဘော့များ အလွယ်တကူကောင်းလွှတ်သော ရှိလက်ရှိသင်ခန်းစာများကို ကျော်လွှားနိုင်ပါသည်။ လူ့ဧည့်သည်များအတွက် မမြင်သာဘဲ လုပ်ဆောင်ပြီး ရှာဖွေရေး စက်များကို တိုက်ခိုက် ဖြတ်ဖြတ်ထားရှိသည်၊ ရွှေနိုင်သောတော့ပြောင်းချသည်။ AI Labyrinth က အမြောက်အပြားသော ဒေတာတွေကို ရှာဖွေလျှောက်လွှာနဲ့ ပူးပေါင်းနိုင်ခြင်းအတွက် "Nepenthes" နည်းလုပ်ငန်းများနှင့် ပူးပေါင်းလျက်ရှိသည်။ AI လက်ခံခြင်းနှင့် အဆက်လျက်စက်မှုကိုတည်ဆောက်ရန် မျိုးဆက်သစ်နည်းစနစ်ကို Cloudflare ရဲ့ အားသာချက်တစ်ခုကို လက်ခံဆောင်ရွက်တိုင်းခြင်းကို အပြုံးအတူစမ်းချင်တဲ့ ဆက်ဆံချက်များမှာ တိုက်ခိုက်မှု ရှိသော နည်းလမ်းတစ်ခုသာဖြစ်လို့ ကြိုးစားမူနှင့် ပေးသဖြင့် ကပါးစိတ်နယ်မြေအားတာဝန်ယူစီမံထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာမှုမူအတွက် အနေဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုကို စတင်ကြိုးစားလျက်ရှိသည်။
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
အကြီးအက်ပ်အဖွဲ့အစည်းများ၏ အသုံးပြုမှုကို မှီခိုစေလုပ်ပ…
ဘဏ်လုပ်ငန်းများသည် blockchain နည်းပညာကို တိုးတက်စွာ လေ့လာခဲ့ကြပြီး ၎င်း၏ ဆောင်ရွက်မှုများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေအောင် ပြုလုပ်နိုင်စေရန်၊ အချိန်အတိုင်းအထိန်း ဖြ družုပြုလုပ်နိုင်စေရန်နှင့် အပြင်ဘက်ကမ္ဘာကစိတ်လှုပ်ရှားမှုများ (RWAs) များကို ဗိုလ်တော်စီးမှုများ၊ ချေးငွေများ၊ ငွန်များနှင့် မြေဩဇာများကဲ့သို့သော အမှန်တကယ်ကမ္ဘာအကျိုးကျေးဇူးများကို တက်နောင်ရန်အတွက် blockchain နည်းပညာကိုပို၍ အသုံးပြုလာသည်။ Blockchain ၏ ဆွဲငင်မှုသည် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုမြင့်မားမှု၊ ပိုမိုမြင်သာစွာပြသနိုင်မှု နှင့် ဇယားအဖြစ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့တွင် ရှိပါသည်။ သို့ဖြစ်နေသော်လည်း၊ သာမန်အဖွဲ့အစည်းများအတွက် တက်နောင့်မှာ ပြုလုပ်ရာတွင် လွယ်ကူခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ အန္တိယအာဏာနှင့် Data Privacy ပြဿနာများ၊ စံချိန်စံညွှန်းမရှိမှု၊ မူလအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏ သိမ်းရှင်းခြင်းနှင့် တစုံတည်းအများဆိုင်ရာ အန္တိယများ၊ အလုပ္အမှုဆောင်ခြင်းအန္တိယများနှင့် လက်ရှိစနစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ကို များစွာကျော်ဖြတ်ရသည်။ Traditional finance (TradFi) သည် RWAs တွင် ထောက်ခံမှုများ ပိုမိုအကျယ်အဝန်းမြင့်လာပြီး ၊ decentralized finance (DeFi) နှင့်အတူ ပူးပေါင်း၍ blockchain အသုံးပြုမှုများကို တိုးချဲ့နေသည်။ ဒီအခြေအနေမှာ blockchain ၏ နည်းပညာပိုင်းနှင့် လုပ်ငန်းအခြေအနေများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် သုံးစွဲသူများကို တတိယ၊ ထိုအကြောင်းအရာများကို လွယ်လင့်တကူအသုံးပြုနိုင်စေရန် blockchain infrastructure ပံ့ပိုးပေးသူများ၏ ပူးပေါင်းမှုအရေးပါလာသည်။ ထို့အပြင် အောက်ဖော်ပြပါ ငါးကုမ္ပဏီကြီးများသည် TradFi နှင့် သက်ဆိုင်သော blockchain အသုံးပြုမှုကို ခလုတ်လျှော့စေပြီး ၎င်းတို့သေချာစေသည်။ **Fireblocks** Fireblocks သည် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် လုံခြုံမှုမြင့်စေပြီး၊ ထိရောက်မှုများကို လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်အတွက်အကြိုအနေနဲ့၊ custody, tokenization, ငွေပေးချေမှုများ၊ စနစ်မြှင့်တင်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းအနိုင်ဆုံးခလုတ်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပလက်ဖောင်းကို ပေးသည်။ ၎င်း၏ လုံခြုံမှုသည် MPC (multi-party computation), hardware isolation နှင့် policy-based governance များဖြင့်ပါဝင်သော နည်းပညာများပေါင်းစပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ပုဂ္ဂလိက ချော့များကို ကာကွယ်ပေးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လျှော့ချပေးသည်။ Fireblocks သည် လုံခြုံမှုရှိပြီး၊ စည်းကမ်းများကိုလိုက်နာတဲ့ custody, ငွေလွှဲပြောင်းမှုများနှင့် digital assets ထုတ်ဖော်သူများအတွက်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ထို့အပြင် ၁,၈၀၀ ကျော် liquidity partner များနှင့် ပတ်သက်သော workflow automation များကို ပံ့ပိုးပေးကာ tokenization, ငွေပေးချေမှုများနှင့် လုပ်ငန်းစတင်မှုများကိုလည်း ရိုးရှင်းစေသည်။ BNY Mellon, Galaxy, Revolut တို့ကဲ့သို့အဖွဲ့အစည်း 2,000 ကျော်ကနေ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထောက်ခံကာ ယင်းလက်ရှိ digital asset ပန်ဆယ်မှုများမှ $10 trillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းများအားလုံခြုံစေသည်။ **Chainlink** Chainlink သည် blockchain များအတွက်အားအကောင်းဆုံး Smart Contract တွဲဖက်ပုံစံအဆင့်မြင့်ကို ပေးဝေနိုင်သော decentralized oracles အတွင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ blockchain တွင်အချက်အလက်ရနိုင်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနည်းလမ်းမတူညီမှုနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ blockchain နှင့် TradFi စအစည်းများကြားအလယ်တန်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ဖြည့်စွမ်းထားပြီး၊ verified prices, cross-chain interoperability, workflow automation နှင့် အပြင်ဖာတွင် Bank နှင့် SWIFT များနှင့် ပူးပေါင်းကာ အချက်အလက်များကို လုံခြုံစေသည်။ ၎င်းသည် စုပေါင်းတန်ဖိုး $21 טרillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းဖော်ထားနိုင်စွမ်းရှိပြီး၊ blockchain ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော အရေးကြီးသောအဖွဲ့အစည်းအချို့အား ထောက်ပံ့ပေးနေပါသည်။ **Applied Blockchain** Applied Blockchain သည် တစ်နှစ်တစ်ပိုင်းအတွင်း များစွာ လုပ်ငန်းစုံကို ပံ့ပိုးထားပြီး၊ enterprise blockchain နှင့် ပုဂ္ဂလိက Privacy Technologies များတွင် အထူးပြုလုပ်နေပါသည်။ ၎င်း၏ ဝန်ဆောင်မှုများတွင် စိတ်ကူးယဉ်ရေး၊ စီစဉ်ဆောင်ရွက်မှုနဲ့ အarchitecture, ဒီဇိုင်း, ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အစောအခြေဆောင်ရွက်မှုအထိပါဝင်ပြီး၊ သင့်လျော်မှုရှိပြီး မျှတမှုမြင့်မားသော privacy implementation များကို ပေးသည်။ Barclays, Bank of America, Grupo Bancolombia နှင့် Shell ကဲ့သို့ အကြီးအကျယ်စုစုပေါင်း နယ်ပယ်များထဲတွင် လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှု လည်း ပေးပါသည်။ Shell အတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး blockchain လုပ်ငန်းဖြစ်သော ရေလှလမ်းဆိုင်း (oil derivatives) ကုန်သွယ်မှုကိုစတင်ဖန်တီးရန် နှင့် RiskBlocks နှင့်ပူးပေါင်းသည်။ ၎င်းတို့သည် blockchain အခြေစိုက် ရှေးအစားထိုးစျေးကွက်ကို ကူညီပြီး အသင်းအဖွဲ့များSideနှင့် ပိတ်ခို့တားပြီး၊ အကြီးစိုးသော ကြိုတင်ခွင့်အာဏာများအတွက် လုပ်ငန်းအပြည့်အစုံကို လုပ်ပေးသည်။ **Consensys** Consensys သည် Ethereum ဆိုင်ရာ ဝဲဘ်စနစ်ပံ့ပိုးသူကြီးတစ်ဦးဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီများအတွက် blockchain လည်ပတ်မှုများကို တည်ဆောက်ရန်၊ ထုတ်လွှင့်ရန် နှင့် မယုံကြည်စွာစီမံရန်အတွက် infrastructure၊ ကိရိယာများနှင့် enterprise ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးစွမ်းသည်။ အဓိကပေးသော ဝန်ဆောင်မှုများအနက် MetaMask Institutional နှင့် Infura တို့ပါဝင်ပြီး၊ လုံခြုံစွာ Wallet အသုံးပြုခြင်း၊ ဆောက်လုပ်ချက်များ နှင့် EVM-compatible ကွန်ရက်များဖြင့် blockchain များကို တည်ဆောက်နိုင်သောဖွဲ့စည်းထားမှုများဖြစ်သည်။ Custody solutions နှင့် ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနေသဖြင့်၊ ဘဏ်များနှင့် asset managers များအတွက် tokenized assets, stablecoins နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ် capital market infrastructure များရန်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်း၏ လူကြိုက်များသော ဝန်ဆောင်မှုများသည်နည်းပညာအကူအညီခက်ခဲမှုများကို လျှော့ချပြီး၊ ချုပ်ချယ်ထားသော ပရောဂျက်များတွင် blockchain ၏ ထူးခြားချက်များကိုအသုံးချနိုင်စေပါသည်။ **Maple Finance** Maple Finance သည် blockchain အခြေစိုက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအတွက် ငွေကြေးအရင်းအနှီးကို ထောက်ပံ့သော platform တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ DeFi ၏ အထင်ကယ်မကောသော လျင်မြန်မှုနှင့် အုံ့အနေ့တော်မူမှုကိုဖော်ဆောင်နိုင်သော၊ အကောင်းဆုံး အကြိုအနေပေးမှုများနှင့် ကွပ်ကဲထားသော ငွေချေးမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤပလက်ဖောရ်အတွင်း ငွေကြေးအကူအညီနှင့် အပြလုံးစွာကြားအတွက် လွယ်ကူစေရန်၊ smart contracts များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းစဉ်များကိုအလိုအလျောက်လုပ်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို လျှော့ချပြီး ငွေစီးဆင်းမှုနှင့်အတူ အစိုးရကြံဖူခြင်းများကို ကန့်ကွက်နိုင်သည်။ ဒီနည်းပညာနဲ႔ traditional credit market များထက်ပိုမြန်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ထုတ်လုပ်မှုများလုပ်နိုင်သည်။ Maple သည် ဘ႑ာကြိုင်ရာ ကိုင်တွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းနှင့်အတူ blockchain -native ကြေးမုံသူများနှင့် ငြင်းပယ်သူများအကြား ဆက်သွယ်နိုင်စေသည်။ ယခုထဲ၌ ရရှိနိုင်သောအဖွဲ့အစည်းကြီးများသည် blockchain ၏ တိုးတက်မှုကို လုပ်ငန်းများအတွက် ဖြေရှင်းနိုင်စေသော လုံခြုံမှု၊ စည်းကမ်းများနှင့် လုပ်ငန်းအရည်အသွေးများကို ပံ့ပိုးပေးရသည်။
မီတာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ မျှော်လင့်မှု ခံယူကြပြီး …
အကောင့်အပြီးသက်ဝင်ပြီး မမှုများကို ဝင်ကြည့်ပါ အကောင့်မီရောက်ရန်
ဘလိုချိန်းအပေါ် မেশင်းလေ့ကျင့်ခြင်း - အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကွ…
အနောက်လူကြိုက်များတဲ့အင်ဂျင်ီနီယာအကြောင်းစာအုပ်ထဲမှာ မကြာသေးခင်က ထွက်ပေါ်ခဲ့တဲ့ သုတေသနမှာ machine learning (ML) နှင့် blockchain technology (BT) をပေါင်းစည်းပြီး အင်ဂျင်ီယာအပုပျိုးကွင်းမှာ ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ဖို့အသစ်တဲ့ ဖောင်မြင်ရေးရဲ့ ပရိုမီယမ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခဲ့တယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးကို Machine Learning on Blockchain (MLOB) လို့အမည်ပေးခဲ့ပြီး၊ ယခင် ML-BT ပေါင်းစည်းမှုနည်းလမ်းတွေကြောင့်အကြုံရတဲ့ အားနည်းချက်တွေကို ဖြေရှင်းဖို့အထူးအာရုံစူးစိုက်ထားတယ်။ အဲဒီနည်းလမ်းတွေက ဒေတာလုံခြုံမှုအပေါ်အာရုံစိုက်နေပြီး ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မလေးလိတ်စေခဲ့တာမို့ဖြစ်တယ်။ ML ဟာ အင်ဂျင်ီယာအလုပ်များမှာ ရှုပ်ထွေးတဲ့ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့အတွက်အများကြီး သုံးစွဲပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ တိကျမှုမြင့်ပြီးအလုပ်မြန်စေတယ်။ ဒါပေမဲ့ မလုံခြုံမှုအန္တာအလေးတွေဖြစ်ဖို့အခက်အခဲရှိတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ဒေတာနဲ့ logic များကို မူမူမပြောင်း မပေးသေးတဲ့ဂင်းလေးအချို့ကအန္တာအလေးဖြစ်စေနိုင်တယ်။ BT ဟာ ဗဟိုနေရာမပါဘဲ အနားလေးတွေမှာအချက်အလက်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်တဲ့ဂုဏ်ငြင်းထားသည့်နည်းလမ်းအနေနဲ့ သုတေသနတွေဖော်ပြဖူးပဲ။ ဒါပေမယ့်အညွန်းအလေး ML မော်ဒယ်တွေကို blockchain နဲ့အပြင်မှာလုပ်ဆောင်တဲ့အတွက် အန္တာအလေးအကျူးအလောများစွာတွေ့ကြုံနေရတယ်။ MLOB ဖောင်မြင်ရေးက ဒေတာနဲ့ ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များအပြည့်အဝ blockchain ထဲမှာထည့်ထားတယ်။ အသုံးပြုနေရာမှာ smart contract အနေနဲ့ပြုလုပ်ပြီး အလုပ် log တွေကိုလုံခြုံစေတယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးမှာအဓိကအပိုင်း ၄ ခုပဲရှိတယ်။ ပထမက ML ရယူခြင်း (ML acquisition) ဖြစ်ပြီး၊ တိကျတဲ့အလုပ်အတွက် ML မော်ဒယ်တစ်ခုကိုလေ့လာသင်ကြားတယ်။ ဒုတိယက ML ပြောင်းလဲခြင်း (ML conversion) ဖြစ်ပြီး၊ လုပ်စရာအတွက် blockchain ပေါ်မှာအသုံးပြုနိုင်အောင် မော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်တပ်ဆင်တယ်။ တတိယက ML လုံခြုံစိတ်ချစရာ (ML safe loading) ဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာနဲ့မော်ဒယ်လွှဲ့ပြောင်းရာမှာ လုံခြုံရေးကိုအာမခံပေးတယ်။ နောက်ဆုံးက အတည်ပြုချက်ပေါ်မူတည်တဲ့ ML မော်ဒယ်အလင်းပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်ခြင်း (Consensus-based ML model execution) ဖြစ်ပြီး၊ စနစ်တကျလည်းအတည်ပြုလုပ်ပြီး လုံခြုံမှုကိုအာမခံပေးတယ်။ MLOB ရဲ့အခုပြပြအောင် သုတေသနလေ့လာသူတွေဟာ prototype တစ်ခုတည်ဆောက်ပြီး၊ ပြည်တွင်းအဆောက်အဦအဆင့်မြှင့်တင်မှုကိုစောင့်ကြည့်ဖို့အသုံးပြုကြပါတယ်။ သူတို့အနေနဲ့ တာဝန်ယူချိန်မှာ တပ်မက်လေး ၃ နည်းလမ်းနဲ့ ယနေ့ရဲ့ ML-BT ပေါင်းစည်းထားတဲ့နည်းလမ်း ၂ ခုကိုယှဉ်သုံးကြည့်မွမ်းမံခဲ့တယ်။ စမ်းသပ်မှုတွေက MLOB ဟာ လုံခြုံမှုကိုအကြီးအကျယ်တိုးတက်စေလိုက်ကြပြီး ခေါင်းစာအဖြစ် ချောက်ချားတဲ့ တယောက်ကိုင်ခဲယဉ်ချိုးမှစ်လိုက်တဲ့ လေးခွက်စမ်းသပ်မှု ၆ ခုကိုအောင်မြင်စွာကြပ်ဖမ်းနိုင်ခဲ့တယ်။ ဒီအမှာအခြေအနေမျိုးမှာအထူးပြုလုပ်ထားတဲ့အသုံးအဆောင်သေချာမှုကိန်း MIoU ရဲ့အလျင်အမြန်အပြောင်းအလဲဆိုတာ 0
အိုင်အေဘာကြီးအတွက်ဆိုတာ လုံခြုံရေးအတွက် အန္တရာယ်များကိ…
အကြံပေးဝေစုတော်မြန်မာဘာသာဖြင့် တိကျစွာ အကြောင်းအရာပျက်မစေဘဲ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ စက် Artificial intelligence (AI) သည် လုံခြုံရေးကဏ္ဍတွင် အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲလာပြီး များစွာသော အန္တရာယ်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးနေပါသည်။ လက်ရှိ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင်၊ ကြိုးမဲ့အကြံပြုခွင့်များ ပိုမိုမလွယ်ကူလာပြီး ပိုများလာလျက်ရှိသော ကြောင့် ခုံရုံးလုံခြုံရေးနည်းလမ်းများ များသောအခါ မလုံလုံလောက်လောက် ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ AI သည် မြင့်မားသော အဆိုက်အလံများကို ချိတ်ဆက်စစ်ဆေးနိုင်သော ကုဒ်အမူအစားများကို အသုံးပြု၍ ကြင်အိုင်ခန်းအမှားများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သက်ဆိုင်ရာ လုံခြုံရေး ခြေခြားများကို ဖြေရှင်းနိုင်သော ပံ့ပိုးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ AI ကို လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းသည် မကျေမနပ်သောကာကွယ်ရေး မဟာဗျူဟာတစ်ခုကို ဖြစ်စေပါသည်။ ယင်းသည် ပုံမှန်နည်းလမ်းများနှင့် ထပ်တလဲလဲ့ဖြစ်၍ ပျက်စီးမှုကျရောက်တာအခါမှ ငြင်းပယ်ကာ မဖြစ်မနေဖြစ်ကြပသောအတိုင်း AI များအတိုင်းအတာတိုင်းကို မျှတစွာ တုံ့ပြန်နိုင်သော အေရာင်ပ်ပေါက် စစ်ဆေးခြင်းများနှင့် မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုများကို ခြေရာခံနိုင်ပါတယ်။ ယင်းကြောင့် အန္တရာယ်များကို သက်သာအောင်စေနိုင်ပြီး သတင်းအချက်အလက်အခြေစိုက် စနစ်များကို ထိခိုက်မှုမှကာကွယ်နိုင်သည်။ AI အလွှာများ မှတ်သားခြင်းကို ခြေလှမ်းများဖန်တီးတိုက်ရိုက်အခြေအနေများကို သုံ႔ဖြေတာင်တန်း ဆောင်ရွက်ရန်၊ မိတ္တူအချက်အလက်များထဲကမှ အကြံဥာဏ်သားများကို တိုးတက်အောင်မြင်စေပါသည်။ ယင်းသည် ကဏ္ဍနှင့်အညီ အသုံးပြုနိုင်သော ပုံစံများကို ချဲ့ထွင်နိုင်ပြီး မကြာမီ ရုပ်ပုံ အနေအထားများကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။ မျှော်လင့်ထားသောကြောက်ရွံ့မှုများကို ခြားနားစွာ သတိပေးပြီး မသင့်တင့်သော လုပ်ရပ်များကို ခြားနားစိစစ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ထိုအပြင် AI သည် အလွယ်တကူတုံ့ပြန်မှု စနစ်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်များက ချိုးဖဲ့စက်များထားရှိခြင်း၊ ပွန်မကြားခံအကြမ်းခံကြားဝင်တာများ ပိတ်ဆေးနိုင်ပြီး ရှုပ်ရှင်းမှုများကို ခို့ခိုးရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့စနစ်များ၏ မြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုများသည် ကြိုးမဲ့အကာအကွယ်များအပြင် ကြိုးမဲ့လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်မှုများကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ထိုအရာတို့အပြင် AI သည် မကျိုးပွတ်မှုများအကြောင်း ချိန်ဆန်းစစ်ထားသည့်အနေအထားများကို ထောက်ထားကာ တိုင်ကြားနိုင်ပြီး ထိခိုက်မှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းကဲ့သို့ ခြေရာခံခြင်းသည် ကြိုးမဲ့ဖမ်းမိမှုများသည့် ဖျက်ဆီးမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်အောင် ကူညီပေးပါသည်။ AI ကို အစိတ်အပိုင်းအတွက် အရေးကြီးသောအကြံပေးစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အသုံးချပြီး လုပ်ငန်းအများစုအတွက် များစွာသောအကျိုးအမြတ်များကို ပေးနိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် AI တပ်ဆင်ခြင်းမှာ ခက်သည့်အခါများမှာ မှားယွင်းမှုများ၊ များသောအားဖြင့် မမှန်မကန်ဖြစ်နိုင်ခြင်းများကို လျော့နည်းအောင်စောင့်ကြည့်ရမည်။ ထို့အပြင် AI များ၏ ထုံးစံပြုချက်များနှင့် ဆက်စပ်မူများကို တိကျစွာ ထိန်းချုပ်စောင့်ရှောက်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ အဓိကအားဖြင့် AI အဖြေများအပေါ် ယုံကြည်စိတ်အကျိုးအရှီကို ထိန်းသိမ်းရမည်ဖြစ်ပြီး ဒေတာကိုယ်တိုင်နှင့် သက်ဆိုင်ရာ ဥပဒေ 규칙များနှင့် ကိုက်ညီမှုကို ပြုစုပြည့်စုံစေရမည်။ အကျဉ်းချုပ်ကတော့ များပြားသော လုံခြုံရေးနည်းလမ်းများအနက် AI သည် သင့်တော်မှုရှိစေနိုင်ပြီး ရှာဖွေခြင်း၊ တုံ့ပြန်မှုများကို မြှင့်တင်စေပါသည်။ တိုးတက်လာသော နည်းပညာနှင့်အတူ AI တိုးတက်ဆဲလမ်းကြောင်းများကို ပံ့ပိုးကာ သက်တမ်းရှည်လေ့လာနိုင်ရန်၊ အကြွင်းမဲ့ လုံခြုံရေးလုံခြုံမှုအတွက် အလွန်အမင်း အရေးကြီးကာ ပညာအရည်အချင်း အသိပညာများကို လုပ်ကြံစစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
ICE သည် ပိုမိုအကျိုးပြုသော Blockchain ခြုံငုံသုံးခ…
အမေရိကန်နိုင်ငံအမှုနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖမ်းမိမှု (ICE) သည် blockchain အာဏာပိုင်အတွင်းသမိုင်းအကြောင်းစူးစမ်းခြင်းနည်းပညာအတွက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တိုးချဲ့နေပြီး၊ အခြားစုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းပလက်ဖောင်းများနှင့်အတူပါ။ တည်နေရာအစိုးရဝယ်ယူမှုဝက်ဘ်ဆိုက်ပေါ်တွင်ထုတ်ပြန်ထားသော အကြောင်းကြားစာတစ်ရပ်အရ ဒီဌာနမှ ငွေကြေးအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ကျွမ်းကျင်သော TRM Labs ကုမ္ပဏီကထုတ်ကုန်နည်းပညာများ ထပ်မံလက်ခံမည်ဟု ရည်ရွယ်နေသည်။ အပတ်အနားတွင်းမူလတန်းသို့ သက်ဆိုင်ရာနည်းပညာမျိုးကို Chainalysis မှတစ်ဦးတည်းနေရာမှ ထုတ်ယူမည့်အကြံပေးကြောင်းပါ၊ ၎င်းသည်အခြား digital forensic tools များအတွက်စီမံကဏ္ဍအချို့ကိုလည်း ဝယ်ယူမြောက်မည့်အစီအစဥ်များနှင့်အတူ ဖြစ်ပွားနေသည်။ Chainalysis နှင့် TRM Labs တို့သည် FBI၊ ပြည်ထောင်စု Am, တရားဥပဒေဦးစီးဌာန၊ မူးယစ်ဆေးဝါးဦးစီးဌာန နှင့် Internal Revenue Service တို့ဖြင့်စာချုပ်အများအပြားရှိပါသည်။ TRM နှင့် Chainalysis မှနည်းပညာများကိုတစ်ဦးတည်းထုတ်ယူမှာ ဖြစ်ကြောင်းကြေညာခြင်းက ICE သည် မည်သူမဆို တူညီသောဝန်ဆောင်မှုများကိုရရှိစေမည့်သူအနေဖြင့် မရှိကြောင်းအင်္ဂါရပ်ပြသည်။ အကြီးတန်းနည်းပညာကုမ္ပဏီများဖြစ်သော Meta, OpenAI, နှင့် Palantir ကဝန်ထမ်းအဖြစ် လေးဦးပဲြရန် ရထား ပြုလုပ်ပြီး ဆဲတင်မည့် “ဌာနလူမှုအပ်နာ” အသစ် “အမေရိကန်စစ်တပ်အင်အားခင်းကျင်းခြင်း” (Detachment 201)တွင် ခန့်ခွန်မည်ဟု စစ်တပ်အကြေ့အဖြေဖြင့် ကြေညာခဲ့သည်။ ဤလှုပ်ရှားမှုသည် Silicon Valley နှင့်စီးပွားရေးဌာနများမှ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စွမ်းရည်များကို အသုံးချခြင်းကြိုးပမ်းမှုအသစ်တစ်ခုကို ကိုင်တွယ်သည်။ အသစ်ထပ်မံဖွဲ့စည်းထားသော ဌာနသည် “အမြင့်ဆုံးနည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများကို စစ်တပ်အောင်မြင်ရန်အတွက် ပေါင်းစည်းစေသည်” ဟု ဆိုပြီး “အမြင့်ဆုံးနည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စစ်တပ်ဖန်တီးမှုကို ပေါင်းစပ်လျက်” ဖြစ်စေသည်ဟု အမ်ဗိုင်းရှင်း ပြောကြားထားသည်။ ဗုဒ္ဓဟူးနေ့တွင် Meta ၏ CTO Andrew Bosworth, OpenAI ၏ အကြံပေးမှုထုတ်ကုန်အမှုစေသော Kevin Weil, Palantir ၏ CTO Shyam Sankar, နှင့် Thinking Machines Lab ၏ အကြံပေး Bob McGrew တို့ကို ဝင်မည့်အလားကြေညာထားပြီး၊ သူတို့သည် OpenAI ၏ ဗျာပြုစင်ပွဲအကြံပေးချုပ်လည်းဖြစ်ကြသည်။ The Daily Scoop Podcast ကို တနင်ငံ မှာ နံနက်ဖော်နေ့မှာ မနေ့လေးနေ့ရဲ့အထိ ကိုအကြိမ်ကြိမ်ရယူနိုင်ပါသည်။
အင်အားမြင့် AI စွမ်းအင်ဖြင့် ဆေးဝါးရှာဖွေချက်များဝင်ရောက်မှ…
ဆေးဝါးသုတေ annual ခြားဖြတ်မှုအတွက် ကျော်ကြားသော တိုးတက်မှုတစ်ခုအနေနဲ့ ပညာရှင်များက AI စနစ်ပံ့ပိုးထားတဲ့ ဖလပ်ဖိုင်းတစ်ခုတည်ဆောက်ခဲ့ပြီး၊ ဤလည်းအမျိုးအစားဆေးဝါးပုံစံအသစ်များ၏ ထိရောက်မှုကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပြီး၊ ဆေးဝါးအသစ်ရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အချိန်နည်းပြီးစျေးကုန်သက်သာစေမယ့်အကြောင်းနှင့် တတိယဂုဏ်အသစ်တစ်ခုတိုးခွင့်ပြုခဲ့သည်။ ဤ AI စနစ်သည် ဓာတုဗေဒ၊ ဗိုင်းရပ်စစ် နှင့် ဆေးဝါးအသုံးချမှုအချက်အလက်များ ပါဝင်သော အကြီးစားဒေတာအရင်းအမြစ်များကို လူအများအပြား ခြုံငုံလေ့လာနိုင်ရန် မြင့်မားသော အလောကျအလားအလာကော်ဂိုရီသုံးမှာအသံလွှင့်အဖွဲ့များ၊ မျိုးစုံစက်လေ့ကျင့်မှုများ အသုံးပြု၍ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးမှုအတွက် အကောင်းဆုံး ကိုယ်ပိုင်ကုသမှုများ ဖန်တီးနိုင်စေသည်။ အပြီးသတ် ဆေးဝါးရှာဖွေမှုဟာ မျိုးစုံအချိန်ကြာပြီး စျေးနှုန်းကြီးသောစစ်ဆေးမှုတွေ၊ ဆေးချဉ်မမေးမြန်းမှုများ၊ နှစ်ဖက်စမ်းသပ်မှုများပါဝင်ပြီး ဘီလာရီယံများစွာရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုပါဝင်သည်။ AI နည်းပညာအရ၊ ဤအဆင့်အတန်းနဲ့ အားရသော စမ်းသပ်မှုများနှင့် ထုထားကာ ကြိုတင်ခန့်မွန်းနိုင်မှုများက ပိုမိုမြန်ဆန်စေနိုင်ပြီး၊ စမ်းသပ်မရှိတည့်ဘဲ ထိရောက်မှုကို ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းက ကမ္ဘာအနှံအပြား ဆေးဝါးရောင်းချမှုတွေကို ချိုင့်မွေးဖွားစေနိုင်သည်။ ဆေးဝါးပညာရှင်များက ဤပလက်ဖောင်းသည် ဓာတုအဆင့်အမျိုးအစားဖြစ်သည့် တူညီသော မျိုးရိုးဗေဒနှင့် ကိုယ်ခန္ဓာဗေဒ ပရိုဖိုင်များအတွက် ထိကျစေမယ့် ကိုယ်ပိုင်ကုသမှုများကို မြှင့်တင်နိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။ ထို့အပြင် ဤပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြု၍ ဆေးဖွံ့ဖြိုးမှုအတွင်း ဝင်မရောက်နိုင်မှု (attrition rate) ကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤကြောင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် စျေးနှုန်းသက်သာလာနိုင်ပြီး ကမ္ဘာကျော် လူနာများအတွက် ရရှိနိုင်မှုကို မြှင့်တင်စေနိုင်သည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာသော ကျန်းမာရေးအခြေအနေများအတွက် တုံ့ပြန်မှု အမြန်မြန်လုပ်နိုင်စေပြီး၊ ပိုးမွှားစိုက်ပျိုးမှုအမျိုးအစားအသစ်များနှင့် မကြာခင် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည့် ဆေးဝါးပေါင်းစပ်မှုများကို ရှာဖွေနိုင်အောင်လည်း လုပ်ဆောင်နေသည်။ ထို့အပြင် AI သည် ဆေးဝါးမထိရောက်မှုများ၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုနှင့် ဆေးဝါးပုံစံချိန်ညှိမှုကို ဒါ့အပြင် ဒေတာအစီအစဉ်အသစ်များနှင့် ပုံစံအသစ်များစွာလည်း ထည့်သွင်းရှာဖွေပါမည်။ အဲဒီအစီအစဉ်ကကျခလုပ်ပြီး၊ လူနာများအတွက် ပိုမိုလုံခြုံစိတ်ချရတဲ့ ဆေးဝါးအသစ်များကိုသာ ရှေးချေစေးဖို့အတွက်အခြေခံတစ်ခုဖြစ်စေနိုင်သည်။
မက်တာ၏ ငွေထုတ် ၁၅ ဘီလီယံဒေါ်လာကြီးသော အမေရိကန် AI အဖွ…
Meta သည် Scale AI အဖြစ်ရှိသော AI ကုမ္ပဏီကို ၄၉ ရာခိုင်နှုန်း ရှယ်ယာ ဝယ်ယူရန် သမ္မတ ရောင်းချမှုဆုံးဖြတ်ခဲ့ပြီး ကုမ္ပဏီအပေါ် တန်ဖိုးသည် တစ်ထောင် ၂၉ သန်း သန်း ပို၍ သတ်မှတ်ခဲ့ရသည်။ အခြေခံအရင်းအမြစ်များအရ Axios သည် Meta သည် ငွေကြေးသုံးပြီး တန်ဖိုး ၁၅ဗီလီယံဒေါ်လာ အား ကုမ္ပဏီ၏ သေးငယ်သော ရာခိုင်နှုန်းကို ထိန်းကျွန်ရန် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမည်ဟုဆိုခဲ့သည်။ Scale AI သည် အရည်အသွေးမြင့် ပညာသင်ကြားမှုအချက်အလက်များ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် မြင့်မားသော AI အဆောက်အအုံများ (Infrastructure) ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသော ထင်ရှားသော AI ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ မြန်ဆန်စွာ တိုးတက်မှုကို မেশင်းလေ့ကျင့်မှု (Machine Learning) ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများနှင့် စက်မှုကဏ္ဍအနှံ့ AI လုံးချင်း တိုးတက်မှု အပေါ် အားထားသည်။ Meta ၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသည် Scale ၏ သုံးရှားအများစုကို ပိုင်ဆိုင်နိုင်ရန် ချိတ်ဆက်ထားပြီး AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအနာဂတ်များတွင် ပါဝင်မှုကြီးမားစေနိုင်သည်။ ဒီသဘောတူညီချက်အရ Meta သည် မကြာမီ မဲမထားနိုင်သော ရှယ်ယာကို မျှဝေရမည် ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် Scale ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထိန်းချုပ်မည်မဟုတ်ဘဲ မဟုတ်မဖြစ် မဟာဗျူဟာတစ်ခုအနေနဲ့ပဲ ပါဝင်နေမည်ဖြစ်သည်။ သဘောတူညီမှုအရ Scale ၏ တွင်းဆိုးလ် Alexander Wang သည် Meta ၌ မဖော်ပြထားသော တာဝန်ဖြစ်တစ်ခုတွင် ပူးပေါင်းပါမည်၊ ၎င်း၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို Meta ၏ AI R&D နှင့် ပိုမိုပေါင်းစည်းခြင်းကို ပြသသည်။ ထို့အပြင် Scale ၏ အကြံပေးအကြံပြုမှု အရာရှိ Jason Droege ကို Meta ၏ AI မဟာဗျူဟာများ ဆောင်ရွက်ရေးအတွက် ထောက်ပံ့ပေးမည်ဟု ထင်ရှားလာသည်။ Scale သည် မေးရှင်းလေ့ကျင့်မှု၊ ဒေတာအချက်အလက်အတန်းအစားအတန်း၊ AI စနစ်ဒီဇိုင်းအတွက် တီထွင်သူများ ၁,၀၀၀ ဆိုင်းလ်များကဲ့သို့သော ကျွမ်းကျင်သူများကို ရည်မှန်းထားပြီး အသေးစိတ်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များ ပေးနိုင်ရန်အတွက် အာရုံစိုက်ထားသည်။ ဤပူးပေါင်းမှုသည် Social Media, Virtual Reality နှင့် Augmented Reality တွဲဖက် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများကို မြန်ဆန်စေမည်ဟု မျှော်လင့်သည်။ AI စက်မှုပိုင်းသည် ယှဉ်ပြိုင်မှုအလွန် Fierce ဖြစ်ပြီး Google၊ Microsoft နှင့် OpenAI ကဲ့သို့သော အကြီးပိုင်းများလည်း ခေတ်မီ AI နည်းပညာများတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံနေသည်။ Meta ၏ Scale အတွက် ပြုလုပ်သော ထောင့်ခြင်းများသည် မိတ်ဖက်မှုနှင့် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာများရယူခြင်းတို့၏ ဦးစားပေးမှုကို ပြသသည်။ Meta သည် အများဆုံး ရှယ်ယာကို ထိမ်းထားမှုရှိသော်လည်း Scale သည် လ zelfstandပါတယ်။ အပြည့်အဝ မပါဝင်ဘဲ ရှေ့နေများနှင့် စီမံခန့်ခွဲသူများကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး ထင်ရှားနေသော်လည်း Meta ၏ အရင်းအနှီးနှင့် စျေးကွက်ဖော်ဆောင်မှုမှ အကျိူးအကြံပြုနေပါသည်။ ဒီသဘောတူညီမှုအရ AI ကုမ္ပဏီများ၏ တန်ဖိုးမြှင့်တိုးတက်မှု ပြသနေပြီး Scale ၏ ထတူတန်ဖိုး ၂၉ ဘီလီယံဒေါ်လာသည် ကမ္ဘာ့အကြီးမားဆုံး ပုဂ္ဂလိက AI ကုမ္ပဏီများထဲ တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည် AI ၏ ပြောင်းလဲမှုအရင်းအမြစ်အတွက် ငုံ့သန်းကောင်းသော ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုကို လက်ခံထားခြင်း ဖြစ်သည်။ အနာဂတ်တွင် Meta-Scale ပူးပေါင်းမှုသည် ဒေတာ အရည်အသွေး၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုနှင့် AI များကြီးမားစွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်းများကို အာရုံစိုက်မည်။ Meta ၏ ကြီးမားသော ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်နှင့် အသုံးပြုသူအခြေစိုက်တာများအား Scale ၏ ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ပေါင်းစည်း၍ ပိုမိုဩဂုတ်စေမည့် AI စနစ်များကို မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးစေမှာ ဖြစ်သည်။ ဥပဒေရေးအရ AI ကုမ္ပဏီများအနက် သမိုင်းဖြစ်စေမည့် ဖော်မြူလာများနဲ့ တန်းတူသည့် မြှင့်တင်မှုများမှာ ဒီကျင့်သုံးမှုရေးရာများပါဝင်ပြီး AI စတартပ်များကို နောက်တစ်ဆင့်ပြသရန် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းသော နည်းပညာအနာဂတ်ကို ဖန်တီးနိုင်မည့်အတွက်အရေးကြီးသည်။ Meta နှင့် Scale သည် သူတို့၏ ပူးပေါင်းမှုက အနာဂတ်အနေနှင့် AI ၏ အားအလုံးစုံတိုးတက်မှုများကို ဦးတည်သွားနိုင်ကြောင်း မျှဝေပါသည်။
Auto-Filling SEO Website as a Gift
